Reconnaissance des émotions faciales par apprentissage profond

Abstract

La vision par ordinateur est un champ de recherche fascinant où de nombreux travaux ont été introduits pour des taches de reconnaissance et de classifications. Les techniques classiques d’apprentissage se heurtent devant les volumes des données à traiter et ont de ce fait, montrés leur limites. L’apprentissage profond s’est imposé récemment comme une alternative. Ce travail utilise l’apprentissage profond et plus précisément les réseaux de neurones convolutionnels pour la classification des émotions faciales en utilisant la base de données FER2013. Nous proposons deux modèles avec une même architecture et la modification consiste à augmenter le nombre d’époques, l’ajout des méthodes de régularisation. Les résultats obtenus montrent que les modifications affectent notre premier modèle proposé et donnent des résultats acceptables d’exactitude égale à 60.52%. ....

.